[AWS][SAA][EXAMTOPICS] Question 106 (확인)

A business developed a meal ordering application that collects and maintains user data for future research. On an Amazon EC2 instance, the application's static front end is installed. The front-end application communicates with the back-end application, which is hosted on a different EC2 instance. The data is subsequently stored in Amazon RDS by the backend application.

What should a solutions architect do to decouple and scalability the architecture?

• A. Use Amazon S3 to serve the front-end application, which sends requests to Amazon EC2 to execute the backend application. The backend application will process and store the data in Amazon RDS.
• B. Use Amazon S3 to serve the front-end application and write requests to an Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic. Subscribe Amazon EC2 instances to the HTTP/HTTPS endpoint of the topic, and process and store the data in Amazon RDS.
• C. Use an EC2 instance to serve the front end and write requests to an Amazon SQS queue. Place the backend instance in an Auto Scaling group, and scale based on the queue depth to process and store the data in Amazon RDS.
• D. Use Amazon S3 to serve the static front-end application and send requests to Amazon API Gateway, which writes the requests to an Amazon SQS queue. Place the backend instances in an Auto Scaling group, and scale based on the queue depth to process and store the data in Amazon RDS.

 

한글번역

기업은 향후 연구를 위해 사용자 데이터를 수집하고 유지 관리하는 식사 주문 응용 프로그램을 개발했습니다. Amazon EC2 인스턴스에서 애플리케이션의 정적 프런트 엔드가 설치됩니다. 프런트엔드 애플리케이션은 다른 EC2 인스턴스에서 호스팅되는 백엔드 애플리케이션과 통신합니다. 데이터는 이후 백엔드 애플리케이션에 의해 Amazon RDS에 저장됩니다.

솔루션 설계자는 아키텍처를 분리하고 확장하기 위해 무엇을 해야 합니까?

• A. Amazon S3를 사용하여 백엔드 애플리케이션을 실행하기 위해 Amazon EC2에 요청을 보내는 프런트엔드 애플리케이션을 제공합니다. 백엔드 애플리케이션은 Amazon RDS에서 데이터를 처리하고 저장합니다.
• B. Amazon S3를 사용하여 프런트 엔드 애플리케이션을 제공하고 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 대한 요청을 작성합니다. 주제의 HTTP/HTTPS 엔드포인트에 Amazon EC2 인스턴스를 구독하고 Amazon RDS에서 데이터를 처리 및 저장합니다.
• C. EC2 인스턴스를 사용하여 프런트 엔드를 제공하고 Amazon SQS 대기열에 요청을 작성합니다. 백엔드 인스턴스를 Auto Scaling 그룹에 배치하고 대기열 깊이에 따라 확장하여 Amazon RDS에서 데이터를 처리하고 저장합니다.
• D. Amazon S3를 사용하여 정적 프런트 엔드 애플리케이션을 제공하고 Amazon SQS 대기열에 요청을 쓰는 Amazon API Gateway에 요청을 보냅니다. 백엔드 인스턴스를 Auto Scaling 그룹에 배치하고 대기열 깊이에 따라 확장하여 Amazon RDS에서 데이터를 처리하고 저장합니다.

 

 

 

정답

• D. Use Amazon S3 to serve the static front-end application and send requests to Amazon API Gateway, which writes the requests to an Amazon SQS queue. Place the backend instances in an Auto Scaling group, and scale based on the queue depth to process and store the data in Amazon RDS.

 

해설

분리 후 확장이 필요하다. 그러므로 먼저 정적 프론트 앤드를 S3로 분리한 후 API Gateway 역시 서버리스로 확장이 가능하고 RDS 역시 Auto Scaling을 통해서 쉽게 확장이 가능하다. 

 

20221121

기업은 향후 연구를 위해 사용자 데이터를 수집하고 유지 관리하는 식사 주문 응용 프로그램을 개발했습니다. Amazon EC2 인스턴스에서 애플리케이션의 정적 프런트 엔드가 설치됩니다. 프런트엔드 애플리케이션은 다른 EC2 인스턴스에서 호스팅되는 백엔드 애플리케이션과 통신합니다. 데이터는 이후 백엔드 애플리케이션에 의해 Amazon RDS에 저장됩니다.

솔루션 설계자는 아키텍처를 분리하고 확장하기 위해 무엇을 해야 합니까?

사용자 데이터를 수집하고 유지 관리하는 식사 주문 응용 프로그램을 개발했다고 한다. EC2 인스턴스에서 애플리케이션의 정적 프런트 엔드가 설치되고, 프런트엔드 애플리케이션은 다른 EC2 인스턴스에서 호스팅되는 백엔드 애플리케이션과 통신하고 데이터는 백엔드 애플리케이션에 의해 RDS에 저장된다.

이런 프로그램의 경우는 프런트 엔드를 S3에서 정적 웹호스팅을 적용하고, API Gateway는 서버리스로 확장이 가능하고 RDS 역시 Auto Scaling을 통해서 쉽게 확장이 가능하다.

그렇기 때문에 정답은 선택지 D "Amazon S3를 사용하여 정적 프런트 엔드 애플리케이션을 제공하고 Amazon SQS 대기열에 요청을 쓰는 Amazon API Gateway에 요청을 보냅니다. 백엔드 인스턴스를 Auto Scaling 그룹에 배치하고 대기열 깊이에 따라 확장하여 Amazon RDS에서 데이터를 처리하고 저장합니다."